Priemerná absolútna chyba (MAE)
Priemerná absolútna chyba (MAE) je robustná metrika, ktorá meria priemernú absolútnu veľkosť chýb predikcie v regresných modeloch. MAE, ktorá siaha až k práci Pierra-Simona Laplacea o chybách pozorovaní (1799), kvantifikuje typickú odchýlku predikcie priemerovaním absolútnych rozdielov medzi pozorovanými a predikovanými hodnotami.
Prečítať celú metódu
Ak si chcete prečítať túto sekciu, prihláste sa s bezplatným účtom.
Mapa metód
Okolie príbuzných metód — vyberte uzol na preskúmanie.
Zdroje
- Laplace, P. S. (1799). Traité de Mécanique Céleste. Paris: J.B.M. Duprat. link ↗
- Brossier, C. L. (1999). Consistency of trimmed and Winsorized L-estimators of location and scale. Journal of the American Statistical Association, 74(368), 813-821. link ↗
- Huber, P. J. (2009). Robust Statistics (2nd ed.). Hoboken, NJ: John Wiley & Sons. ISBN: 978-0470129906
Ako citovať túto stránku
ScholarGate. (2026, June 3). Mean Absolute Error. ScholarGate. https://scholargate.app/sk/model-evaluation/mean-absolute-error
Ktorá metóda?
Postavte túto metódu vedľa jej najbližších príbuzných a čítajte ich vedľa seba — knižnica vám knihy položí na stôl; voľba je na vás.
- Priemerná absolútna percentuálna chyba (MAPE)Hodnotenie modelov↔ porovnať
- Stredná kvadratická chyba (MSE)Hodnotenie modelov↔ porovnať
- Koreňová stredná kvadratická chyba (RMSE)Hodnotenie modelov↔ porovnať
Odkazujú sem
Našli ste na tejto stránke chybu? Nahláste ju alebo navrhnite opravu →